技术特征：
技术总结
本发明公开一种基于神经网络的机械设备故障诊断方法与系统，包括：S101、故障诊断专家系统知识库获取机械设备故障属性；S102、执行故障属性扩充，输出完整特征数据集；S103、将所述完整特征数据集与采集到的机械设备振动信号进行数据处理；S104、采用深度神经网络分类器对步骤S103处理后的数据进行分类训练，获得故障诊断结果。本发明将专家系统知识库的知识转化为神经网络可训练的数据，在小样本中得到大样本的训练结果，提高了机械设备故障诊断的准确率。
技术研发人员：王晨升;易阳;贾智涵
受保护的技术使用者：无锡易通精密机械股份有限公司
技术研发日：2018.06.29
技术公布日：2018.12.21